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gywudosu
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Amazon MLS-C01 Prüfungsplan:

Thema Einzelheiten
Thema 1
  • Build Machine Learning Solutions For Performance, Availability, Scalability, Resiliency, And Fault Tolerance
Thema 2
  • Evaluate Machine Learning Models
  • Perform Hyperparameter Optimization
Thema 3
  • Deploy And Operationalize Machine Learning Solutions
  • Identify And Implement A Data-Ingestion Solution
Thema 4
  • Frame Business Problems As Machine Learning Problems
  • Machine Learning Implementation And Operations
Thema 5
  • Exploratory Data Analysis2.1Sanitize And Prepare Data For Modeling
Thema 6
  • Identify And Implement A Data-Transformation Solution
  • Perform Feature Engineering
Thema 7
  • Select The Appropriate Model(S) For A Given Machine Learning Problem

>> Amazon MLS-C01 Fragen Beantworten <<

MLS-C01 Zertifizierungsfragen, Amazon MLS-C01 PrüfungFragen

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Amazon AWS Certified Machine Learning - Specialty MLS-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q180-Q185):

180. Frage
A Machine Learning Specialist needs to move and transform data in preparation for training Some of the data needs to be processed in near-real time and other data can be moved hourly There are existing Amazon EMR MapReduce jobs to clean and feature engineering to perform on the data Which of the following services can feed data to the MapReduce jobs? (Select TWO )

  • A. Amazon ES
  • B. AWSDMS
  • C. Amazon Kinesis
  • D. Amazon Athena
  • E. AWS Data Pipeline

Antwort: C,D
181. Frage
A company is building a predictive maintenance model based on machine learning (ML). The data is stored in a fully private Amazon S3 bucket that is encrypted at rest with AWS Key Management Service (AWS KMS) CMKs. An ML specialist must run data preprocessing by using an Amazon SageMaker Processing job that is triggered from code in an Amazon SageMaker notebook. The job should read data from Amazon S3, process it, and upload it back to the same S3 bucket. The preprocessing code is stored in a container image in Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). The ML specialist needs to grant permissions to ensure a smooth data preprocessing workflow.
Which set of actions should the ML specialist take to meet these requirements?

  • A. Create an IAM role that has permissions to create Amazon SageMaker Processing jobs, S3 read and write access to the relevant S3 bucket, and appropriate KMS and ECR permissions. Attach the role to the SageMaker notebook instance. Create an Amazon SageMaker Processing job from the notebook.
  • B. Create an IAM role that has permissions to create Amazon SageMaker Processing jobs and to access Amazon ECR. Attach the role to the SageMaker notebook instance. Set up both an S3 endpoint and a KMS endpoint in the default VPC. Create Amazon SageMaker Processing jobs from the notebook.
  • C. Create an IAM role that has permissions to create Amazon SageMaker Processing jobs. Attach the role to the SageMaker notebook instance. Create an Amazon SageMaker Processing job with an IAM role that has read and write permissions to the relevant S3 bucket, and appropriate KMS and ECR permissions.
  • D. Create an IAM role that has permissions to create Amazon SageMaker Processing jobs. Attach the role to the SageMaker notebook instance. Set up an S3 endpoint in the default VPC. Create Amazon SageMaker Processing jobs with the access key and secret key of the IAM user with appropriate KMS and ECR permissions.

Antwort: D
182. Frage
An employee found a video clip with audio on a company's social media feed. The language used in the video is Spanish. English is the employee's first language, and they do not understand Spanish. The employee wants to do a sentiment analysis.
What combination of services is the MOST efficient to accomplish the task?

  • A. Amazon Transcribe, Amazon Comprehend, and Amazon SageMaker seq2seq
  • B. Amazon Transcribe, Amazon Translate and Amazon SageMaker BlazingText
  • C. Amazon Transcribe, Amazon Translate, and Amazon SageMaker Neural Topic Model (NTM)
  • D. Amazon Transcribe, Amazon Translate, and Amazon Comprehend

Antwort: C
183. Frage
A Mobile Network Operator is building an analytics platform to analyze and optimize a company's operations using Amazon Athena and Amazon S3.
The source systems send data in .CSV format in real time. The Data Engineering team wants to transform the data to the Apache Parquet format before storing it on Amazon S3.
Which solution takes the LEAST effort to implement?

  • A. Ingest .CSV data using Apache Spark Structured Streaming in an Amazon EMR cluster and use Apache Spark to convert data into Parquet.
  • B. Ingest .CSV data from Amazon Kinesis Data Streams and use Amazon Glue to convert data into Parquet.
  • C. Ingest .CSV data from Amazon Kinesis Data Streams and use Amazon Kinesis Data Firehose to convert data into Parquet.
  • D. Ingest .CSV data using Apache Kafka Streams on Amazon EC2 instances and use Kafka Connect S3 to serialize data as Parquet

Antwort: B Begründung:
1. Use Glue Crawler to build scheme from the structured csv file.
2. Configure and run a job to transform the data from CSV to Parquet.
https://aws.amazon.com/blogs/big-data/build-a-data-lake-foundation-with-aws-glue-and-amazon- s3/
184. Frage
A manufacturing company has structured and unstructured data stored in an Amazon S3 bucket. A Machine Learning Specialist wants to use SQL to run queries on this data.
Which solution requires the LEAST effort to be able to query this data?

  • A. Use AWS Batch to run ETL on the data and Amazon Aurora to run the queries.
  • B. Use AWS Data Pipeline to transform the data and Amazon RDS to run queries.
  • C. Use AWS Lambda to transform the data and Amazon Kinesis Data Analytics to run queries.
  • D. Use AWS Glue to catalogue the data and Amazon Athena to run queries.

Antwort: A
185. Frage
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